\documentclass[a4paper, oneside, 10pt]{article}
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\begin{document}



\section{\texorpdfstring{OUTLIERS}{OUTLIERS}}
\label{sec:outliers}


\subsection{\texorpdfstring{Função}{Funao}}
\label{sec:funao}


\\
\emph{id.outliers()}
\\
\\
\textbf{Entrada de dados}: Será realizado por meio de uma tabela de classe data.frame no R. Essa tabela terá linhas correspondendo às observações medidas e as colunas corresponderão às variáveis. Somente as variáveis quantitativas (numéricas) poderão ser usadas nessa função. 

\textbf{Argumentos}: a função terá 7 argumentos;\lstset{frame=single}
\begin{lstlisting}
id.outliers (x, quant=, group= , id= , visual= , res= , csv= FALSE) \end{lstlisting}



Onde:
\begin{itemize}
  \item\emph{ x}: é o data frame, a tabela com todas as colunas e linhas;\\\\
  \item \emph{quant}: um vetor contendo as posições das colunas que representem variáveis quantitativas/numéricas;\\\\
  \item \emph{group}: argumento que indica apenas uma coluna do data frame que contém a informação dos subgrupos de interesses (pode ser espécies, áreas, experimentos, idades, sexo, localidades etc.). Com esse argumento indicado, a função transformará a tal coluna em um objeto da classe \emph{factor} e os testes serão realizados para todos os níveis desse fator separadamente. Se não for definido, o teste será feito considerando todas as observações do data frame como pertencentes ao mesmo grupo;\\\\
  \item \emph{id}: indica o algoritmo utilizado para a identificação dos outliers. Existem quatro opções, o \emph{default} será \textbf{box}:

  \begin{enumerate}
                  \item \textbf{id=,,box"}: utilizará a função \emph{boxplot()} para a identificação dos outliers;
                  \item \textbf{id=,,z"}: utilizará o teste \emph{modified Z-Score} (Iglewicz \& Hoaglin, 1993);                  
                  \item \textbf{id=,,ESD"}: utilizará o teste \emph{generalized ESD test} (Rosner 1983) para a identificação do número de outliers, e não quais são eles. Para esse teste os dados devem estar distribuídos próximo a curva normal;
                  \item \textbf{id=,,ALL"}: ulitizará todos os três testes acimas;\\\\
                \end{enumerate}
  \item\emph{ visual}: determina a forma de visualização dos outliers, em qual dos gráficos eles serão visualizados, o \emph{default} será \textbf{box}:

  \begin{enumerate}
                  \item \textbf{visual=,,box"}: utilizará a função \emph{boxplot()} para a construção do gráfico;
                  \item \textbf{visual=,,pontos"}: utilizará um gráfico de pontos com a função \emph{dotchart()};
                  \item \textbf{visual=,,biplot"}: um gráfico de dispersão com duas variáveis será construído. Uma das variáveis do gráfico será aquela com os outliers identificados e a outra variável será retira da lista de variáveis quantitativas informada pelo argumento \emph{quant};
                  \item \textbf{visual=,,ALL"}: criará todos os três gráficos acima;\\\\
                \end{enumerate}
  \item\emph{ res}: determina a resolução dos gráficos. Terá três opções, o \emph{default} será \textbf{LOW}:

  \begin{enumerate}
                  \item \textbf{res=,,LOW"}: qualidade alta, 150 dpi;
                  \item \textbf{res=,,MED"}: qualidade média, 300 dpi;
                  \item \textbf{res=,,HIGH"} qualidade alta, 600 dpi;\\\\
                \end{enumerate}
  \item \emph{csv}= indica se a função criará um \emph{output} com os \emph{outliers} no formato \emph{.csv} para a utilização em outros programas. O \emph{default} será \textbf{FALSE}, a função retornará apenas uma lista com os outliers.\\\\
\end{itemize}


\textbf{Objetos de Saída}: Ao término da função serão geradas no máximo 3 tipos de objetos: tabelas em formato \emph{.csv}, gráficos salvos em formato \emph{.jpeg} e um objeto tipo \emph{list} contendo os \emph{outliers}.\\\\

\textbf{Gráficos Gerados}: Os gráficos para todas as variáveis indicadas pelo argumento \emph{quant} serão apresentados em uma única prancha, e uma prancha para cada tipo de gráfico, no fim, se o argumento visual=,,ALL" for escolhido serão gerados três pranchas.\\\\

\textbf{Passos da Função:} Para cada um dos grupos indicados pelo argumento \emph{group} será criada uma pasta de diretório separada, onde serão salvos os objetos de saída. Essa pasta receberá o nome do grupo e dentro dela haverá um pasta para cada tipo de gráfico escolhido e para cada algoritmo utilizado se o argumento \emph{csv=TRUE} for designado.\\\\

\textbf{Utilidade da Função}: A função poderá ser utilizada por qualquer pessoa que trabalhe com dados quantitativos e tenha o interesse de verificar a existência e identificar possível \emph{outliers}.\\\\

\textbf{Referências:}\\
IGLWICZ, Boris; HOAGLIN, David. \textbf{Volume 16: How to Detect and Handle Outliers}. IN: MYKYTKA, Edward F.(ed.), The ASQC Basic References in Quality Control: Statistical Techniques, 1993.\\\\
ROSNER, Bernard. Percentage Points for a Generalized ESD Many-Outlier Procedure. \textbf{Technometrics}, 25(2), pp. 165-172, 1983.\\\\
ZUUR, Alain F.; IENO, Elena N.; ELPHICK, Chris S. A protocol for data exploration to avoid common statistical problems. \textbf{Methods in Ecology and Evolution}, v. 1, n. 1, p. 3-14, 2010.\\\\

\textbf{Fórmulas para os Algoritmos}:\\
\href{http://www.itl.nist.gov/div898/handbook/eda/section3/eda35h3.htm}{Generalized ESD test}\\
\href{http://www.itl.nist.gov/div898/handbook/eda/section3/eda35h.htm}{Modified Z-Score test}\\

\end{document}
